دوره طراحی معماری سیستم‌های MARL با اتکا به چارچوب‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی معماری سیستم‌های MARL با اتکا به چارچوب‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 3. یادگیری تقویتی تک عامله
• 4. مفهوم عامل و محیط
• 5. تابع پاداش و حالت
• 6. یادگیری مبتنی بر سیاست
• 7. یادگیری مبتنی بر ارزش
• 8. الگوریتم‌های Q-Learning
• 9. الگوریتم‌های SARSA
• 10. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 14. چالش‌های MARL
• 15. همکاری در MARL
• 16. رقابت در MARL
• 17. مختلط همکاری و رقابت
• 18. مدل‌های عامل-محیط در MARL
• 19. مدل‌های عامل-عامل در MARL
• 20. سیستم‌های عامل مستقل
• 21. سیستم‌های عامل هماهنگ
• 22. مدل‌های ارتباطی در MARL
• 23. ارتباط مبتنی بر پیام
• 24. ارتباط مبتنی بر مشاهده
• 25. یادگیری تقویتی متمرکز
• 26. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
• 27. مدل‌های مبتنی بر نقش
• 28. مدل‌های مبتنی بر سلسله مراتب
• 29. طراحی معماری سیستم‌های MARL
• 30. انتخاب چارچوب‌های MARL
• 31. چارچوب‌های شبیه‌سازی MARL
• 32. محیط‌های استاندارد MARL (مانند OpenAI Gym)
• 33. کاربرد MARL در رباتیک
• 34. کاربرد MARL در بازی‌ها
• 35. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. کاربرد MARL در مدیریت منابع
• 37. کاربرد MARL در اقتصاد
• 38. کاربرد MARL در حمل و نقل
• 39. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
• 40. چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL
• 41. کتابخانه‌های MARL (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
• 42. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
• 43. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
• 44. معیارهای ارزیابی در MARL
• 45. تحلیل حساسیت در MARL
• 46. بهینه‌سازی معماری MARL
• 47. مقایسه چارچوب‌های مختلف MARL
• 48. مزایا و معایب چارچوب‌ها
• 49. انتخاب مناسب‌ترین چارچوب
• 50. مسائل امنیتی در سیستم‌های MARL
• 51. شفافیت در سیستم‌های MARL
• 52. قابلیت تفسیر در سیستم‌های MARL
• 53. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 54. مسائل مربوط به داده در MARL
• 55. جمع‌آوری داده برای MARL
• 56. پیش‌پردازش داده‌ها در MARL
• 57. تولید داده مصنوعی برای MARL
• 58. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
• 59. یادگیری تقویتی با داده‌های نویزی
• 60. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
• 61. انطباق با تغییرات محیطی
• 62. مدیریت عدم قطعیت در MARL
• 63. بهبود مقیاس‌پذیری در MARL
• 64. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای MARL
• 65. استفاده از محاسبات ابری در MARL
• 66. پردازش موازی در MARL
• 67. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله (MADRL)
• 68. معماری‌های MADRL
• 69. الگوریتم‌های MADRL (مانند MADDPG, COMA)
• 70. کاربرد MADRL در سناریوهای پیچیده
• 71. طراحی پاداش در MADRL
• 72. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
• 73. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
• 74. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
• 75. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
• 76. معماری‌های مبتنی بر عامل مرکزی
• 77. معماری‌های مبتنی بر عامل محیطی
• 78. معماری‌های ترکیبی در MARL
• 79. یادگیری تقویتی با حافظه
• 80. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 81. شبکه‌های حافظه ترانسفورمر
• 82. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
• 83. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
• 84. یادگیری تقویتی با نویز در مشاهده
• 85. یادگیری تقویتی با عامل‌های نادان
• 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های متقلب
• 87. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
• 88. طراحی سیستم‌های MARL مقاوم
• 89. تحلیل پایداری در MARL
• 90. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MARL
• 91. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
• 92. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل در MARL
• 93. ارتباطات مؤثر در MARL
• 94. یادگیری تقویتی با همکاری پویا
• 95. یادگیری تقویتی با رقابت پویا
• 96. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
• 97. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
• 98. تطبیق با رفتار عامل‌های دیگر
• 99. یادگیری تقویتی مبتنی بر اعتماد
• 100. یادگیری تقویتی مبتنی بر شهرت